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Como usar uma chave secreta em AWS Secrets Manager para uma conexão do Apache Airflow
O exemplo a seguir chama AWS Secrets Manager para obter uma chave secreta para uma conexão Apache Airflow no Amazon Managed Workflows for Apache Airflow. Pressupõe-se que você tenha concluído as etapas em Configurando uma conexão Apache Airflow usando um segredo AWS Secrets Manager.
Versão
Pré-requisitos
Para usar o código de amostra nesta página, você precisará do seguinte:
Permissões
Requisitos
Exemplo de código
As etapas a seguir descrevem como criar o código DAG que chama o Secrets Manager para obter o segredo.
- Apache Airflow v2
-
-
No prompt de comando, navegue até o diretório em que o código do DAG está armazenado. Por exemplo:
cd dags
-
Copie o conteúdo da amostra de código a seguir e salve localmente como secrets-manager.py
.
"""
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this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in
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IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN
CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
"""
from airflow import DAG, settings, secrets
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.providers.amazon.aws.hooks.base_aws import AwsBaseHook
from datetime import timedelta
import os
### The steps to create this secret key can be found at: https://docs.aws.amazon.com/mwaa/latest/userguide/connections-secrets-manager.html
sm_secretId_name = 'airflow/connections/myconn'
default_args = {
'owner': 'airflow',
'start_date': days_ago(1),
'depends_on_past': False
}
### Gets the secret myconn from Secrets Manager
def read_from_aws_sm_fn(**kwargs):
### set up Secrets Manager
hook = AwsBaseHook(client_type='secretsmanager')
client = hook.get_client_type('secretsmanager')
response = client.get_secret_value(SecretId=sm_secretId_name)
myConnSecretString = response["SecretString"]
return myConnSecretString
### 'os.path.basename(__file__).replace(".py", "")' uses the file name secrets-manager.py for a DAG ID of secrets-manager
with DAG(
dag_id=os.path.basename(__file__).replace(".py", ""),
default_args=default_args,
dagrun_timeout=timedelta(hours=2),
start_date=days_ago(1),
schedule_interval=None
) as dag:
write_all_to_aws_sm = PythonOperator(
task_id="read_from_aws_sm",
python_callable=read_from_aws_sm_fn,
provide_context=True
)
- Apache Airflow v1
-
-
No prompt de comando, navegue até o diretório em que o código do DAG está armazenado. Por exemplo:
cd dags
-
Copie o conteúdo da amostra de código a seguir e salve localmente como secrets-manager.py
.
from airflow import DAG, settings, secrets
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.contrib.hooks.aws_hook import AwsHook
from datetime import timedelta
import os
### The steps to create this secret key can be found at: https://docs.aws.amazon.com/mwaa/latest/userguide/connections-secrets-manager.html
sm_secretId_name = 'airflow/connections/myconn'
default_args = {
'owner': 'airflow',
'start_date': days_ago(1),
'depends_on_past': False
}
### Gets the secret myconn from Secrets Manager
def read_from_aws_sm_fn(**kwargs):
### set up Secrets Manager
hook = AwsHook()
client = hook.get_client_type('secretsmanager')
response = client.get_secret_value(SecretId=sm_secretId_name)
myConnSecretString = response["SecretString"]
return myConnSecretString
### 'os.path.basename(__file__).replace(".py", "")' uses the file name secrets-manager.py for a DAG ID of secrets-manager
with DAG(
dag_id=os.path.basename(__file__).replace(".py", ""),
default_args=default_args,
dagrun_timeout=timedelta(hours=2),
start_date=days_ago(1),
schedule_interval=None
) as dag:
write_all_to_aws_sm = PythonOperator(
task_id="read_from_aws_sm",
python_callable=read_from_aws_sm_fn,
provide_context=True
)
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